1.迭代器和生成器
2.模块和包
1.迭代器
迭代器对象要求支持迭代器协议的对象，在Python中，支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和__next__()方法。
其中__iter__()方法返回迭代器对象本身；__next__()方法返回容器的下一个元素，在结尾时引发StopIteration异常。
2.生成器generator
在Python中，使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。
生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来自动实现迭代协议。
也就是说，yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。
生成器函数返回生成器的迭代器。 “生成器的迭代器”这个术语通常被称作”生成器”。
要注意的是生成器就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器，生成器必须要定义一些方法，
其中一个就是__next__()。如同迭代器一样，我们可以使用__next__()函数来获取下一个值。
在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，
则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
2.模块和包
1.内置模块
本身就带有的库，就叫做Python的内置的库。（模块==库）
一些常见的内置模块
os 和操作系统相关 os.path
sys 和系统相关 sys.path
sys.path.append(r'') 可以添加路径
2.第三方模块
非Python本身自带的库，就是所谓的第三方的库
3.模块的导入
import xxx [as yy]
from ../xx import xx [as yy]
4.自定义模块
py文件，可以做为一个模块来用，直接作为一个模块导入就行
__main__ 的意义：
当文件是直接运行是，文件的__name__是__main__ ，当文件是被导入时，__name__是文件名
5.包管理
基本上就是另外一类模块。把用来处理一类事物的多个文件放在同一文件夹下组成的模块集。
要让python 将其作为包对待，在python2中必须包含__init__.py的文件，但在python3中没有__init__.py文件也可以，使用包可以避免多个文件重名的情况，不同的包下的文件同名不影响。
导入包和模块是一样的方法，包导入后会在目录中自动生成__pycache__文件夹存放生成的.pyc文件，要注意的是import后面的才是存在当前作用域中的对象名，from是告诉python从什么地方导入，
使用sys.path添加文件的目录路径。